一种新的基于单目视觉的广义障碍物检测方法

 障碍物检测是辅助驾驶、机器人导航等领域的核心问题之一.本文提出一种新的基于特征点道路面投影位移矢量的单目视觉广义障碍物检测方法.基于道路平面假设,利用特征点估计相机自运动参数,并利用此参数对相机的旋转运动进行补偿.利用逆透视投影变换,分别推导并证明了道路平面上的点和障碍物上的点的道路面投影位移矢量与相机位移矢量的关系.提出了一种区间统计方法,实现了相机位移矢量的鲁棒估计.最后,通过分析连续图像特征点的道路面投影位移矢量与相机位移矢量的关系,实现了广义障碍物检测.各种场景下的实验结果表明,该方法能够检测任意类型、形状的障碍物.与传统的运动补偿方法相比,具有更好的鲁棒性和准确性.     

基于子块运动补偿的运动目标检测

鱼眼相机成像视角大,获得信息丰富,在车载应用中具有广阔应用前景.本文提出了一种适用于移动单目鱼眼相机的运动目标检测方法.首先,提出一种子块运动补偿模型补偿图像背景运动,解决了现有运动补偿模型对强视差背景补偿效果不好的问题.其次,在子块运动补偿模型参数求解时,通过引入自车运动参数简化模型参数个数,并结合直接方法求解,避免了传统基于特征点匹配方法求解参数时易受误匹配特征点影响的问题.然后,针对鱼眼相机的成像形变问题,本文提出了一种三平面校正方法获取鱼眼图像的子块运动补偿图像.最后,利用鱼眼图像的子块运动补偿图像和真实拍摄图像的差异信息实现运动目标检测.多种测试场景下的实验结果表明了本文方法的有效性.     

基于鱼眼相机的自运动参数异步估计

自运动参数估计是辅助驾驶、机器人导航等领域的核心问题之一。本文提出了一种适用于鱼眼相机的自运动参数异步估计方法。该方法通过特征分类及虚拟面投影,对旋转运动参数和平移运动参数分步估计。解决了以往算法中,旋转参数和平移参数同时估计时,二者相互影响的问题,提高了估计精度。本文首先利用平台运动特性简化相机运动模型,并根据不同距离不同位置的景物对运动参数估计的作用,对背景特征进行分类。分析并推导了各类特征的运动规律。然后根据运动规律,利用远处背景及一般背景特征估计旋转运动参数,利用地面特征估计平移运动参数。实验结果表明,本文方法不易受光照和干扰点影响,同一些经典方法相比,本文方法更具准确性和鲁棒性。     

基于最小生成树的DoG关键点医学图像配准

针对医学图像配准对鲁棒性强、准确性高和速度快的要求,提出一种基于最小生成树的DoG(difference of Gaussian)关键点配准算法。该算法首先从图像上提取DoG关键点,然后将关键点对应的灰度信息融入联合Rényi熵中,最后使用最小生成树来估计联合Rényi熵。新算法结合了DoG关键点的鲁棒性和最小生成树估计Rényi熵的高效性。实验结果表明,在图像含有噪声、灰度不均匀和初始变换范围较大的情况下,该算法在达到良好配准精度的同时,具有较强的鲁棒性和较快的速度。